BIOSTAR đang giới thiệu loạt bo mạch công nghiệp, máy tính EdgeComp và giải pháp Edge AI tại Embedded World North America 2026, diễn ra từ ngày 22 đến 24/9 tại Anaheim, California. Thay vì chỉ tập trung vào phần cứng PC truyền thống, BIOSTAR đang mở rộng danh mục sang các hệ thống dành cho nhà máy thông minh, thành phố thông minh, bán lẻ thông minh và xử lý AI tại biên.
Một trong những nhóm sản phẩm đáng chú ý tại triển lãm là các industrial motherboard sử dụng những nền tảng Intel mới. BIOSTAR mang tới các mẫu như BIW88-AHS, BIH61-AHA, BIPTL-IHT, BITWL-IHT, BIWCL-IHT, BIWCL-PAT và BIRPL-PAT. Trong đó, BIW88-AHS sử dụng nền tảng Intel W880, hỗ trợ bộ xử lý Intel Core Ultra 200 series, bộ nhớ DDR5 ECC hoặc non-ECC và bốn cổng mạng 2.5GbE. Mẫu BIPTL-IHT chuyển sang nền tảng Intel Panther Lake-H, hỗ trợ DDR5 và xuất hình tới bốn màn hình. BIOSTAR cũng giới thiệu các bo mạch dựa trên Intel Wildcat Lake, gồm BIWCL-IHT dạng Mini-ITX và BIWCL-PAT dạng 3.5-inch SBC. Đây là những thiết kế hướng tới các hệ thống nhúng có không gian hạn chế nhưng vẫn cần khả năng xử lý và kết nối tương đối cao. Song song với motherboard, BIOSTAR giới thiệu các hệ thống EdgeComp như MS-1335U, MS-X7433RE, MS-U320, MT-U325 và MU-N150. Trong đó, MS-U320 và MT-U325 là hai mẫu mới được hãng nhấn mạnh tại triển lãm. MS-U320 sử dụng nền tảng Wildcat Lake, hướng tới các hệ thống Industrial IoT và bán lẻ thông minh cần thiết bị nhỏ gọn, tiết kiệm điện. Trong khi đó, MT-U325 sử dụng Panther Lake, tập trung vào khả năng xử lý AI, đa nhiệm và I/O tốc độ cao cho các workload như tự động hóa, phân tích hình ảnh và Edge Intelligence.
BIOSTAR cũng dành một phần đáng kể cho các hệ thống Edge AI sử dụng nền tảng NVIDIA Jetson. Đáng chú ý nhất là EdgeComp MS-NAT5000 và MS-NAT4000, sử dụng lần lượt Jetson Thor T5000 và T4000. MS-NAT5000 kết hợp kiến trúc NVIDIA Blackwell với 128 GB LPDDR5X và mức hiệu năng AI được BIOSTAR công bố lên tới 2.070 FP4 TFLOPS. Hệ thống được thiết kế cho các workload như generative AI, phân tích hình ảnh và xử lý dữ liệu cảm biến theo thời gian thực. BIOSTAR cũng giới thiệu MS-NANX sử dụng Jetson Orin NX như một lựa chọn khác cho tự động hóa công nghiệp, bán lẻ và thành phố thông minh. Đây là hướng đi phù hợp với xu thế đưa AI từ trung tâm dữ liệu xuống trực tiếp thiết bị. Camera, robot hoặc cảm biến có thể xử lý dữ liệu ngay tại edge thay vì liên tục truyền dữ liệu lên cloud, qua đó giảm độ trễ và lưu lượng mạng. BIOSTAR cũng đã phát triển các hệ thống EdgeComp nhỏ hơn cho những bài toán cụ thể. Chẳng hạn, dòng MS-1335U sử dụng Intel Core i5-1335U, hỗ trợ tới bốn màn hình 4K và hai cổng 2.5GbE; trong khi MU-N150 sử dụng Intel N150, có hai cổng 2.5GbE và hỗ trợ ba màn hình.
Một trong những màn trình diễn đáng chú ý nhất tại gian hàng BIOSTAR là EdgeComp MT-N150 DX-M1. Hệ thống kết hợp nền tảng Intel N150 với NPU DEEPX M1, tập trung vào xử lý AI trực tiếp tại thiết bị. Theo BIOSTAR, hệ thống có thể thực hiện phát hiện vật thể theo thời gian thực trên nhiều luồng video với hơn 600 FPS tổng hiệu năng inference. Hãng hướng tới các ứng dụng như phân tích video thông minh, giám sát an ninh và quản lý giao thông. Đáng chú ý hơn, BIOSTAR còn trình diễn một Vision Language Model (VLM) chạy hoàn toàn tại edge. Mô hình có thể thực hiện các tác vụ như hiểu hình ảnh, suy luận đa phương thức và phân tích ngữ cảnh mà không cần phụ thuộc vào máy chủ cloud. Việc đưa cả CPU Intel, NPU chuyên dụng của DEEPX và nền tảng NVIDIA Jetson vào cùng danh mục cho thấy BIOSTAR đang xây dựng EdgeComp theo hướng đa nền tảng, thay vì phụ thuộc vào một kiến trúc phần cứng duy nhất. Các hệ thống có thể được lựa chọn tùy theo yêu cầu về công suất, AI inference, I/O và môi trường triển khai. Với sự xuất hiện của Panther Lake, Wildcat Lake, Jetson Thor và các NPU chuyên dụng, BIOSTAR đang hướng danh mục EdgeComp tới một thị trường rộng hơn nhiều so với PC công nghiệp truyền thống. Trọng tâm hiện nay không chỉ là chạy phần mềm điều khiển máy móc mà còn là xử lý AI trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra, từ dây chuyền sản xuất, camera giám sát đến robot và hệ thống bán lẻ.
LX 7G100 từng được quảng bá là GPU gaming có khả năng cạnh tranh với GeForce RTX 4060, nhưng các bài kiểm tra thực tế cho thấy hiệu năng vẫn còn khá xa mục tiêu này. Trong một số bài benchmark, GPU Trung Quốc chỉ nhỉnh hơn Radeon RX 580 – mẫu card đồ họa đã ra mắt từ năm 2017 – và kém RTX 2060 khoảng 35% hoặc hơn tùy bài kiểm tra.
NVIDIA đang cung cấp module quang MMS1X00-N5400, một transceiver 400Gbps sử dụng chuẩn QSFP112 và kết nối quang single-mode ở bước sóng 1310 nm. Đây là một thành phần mạng được thiết kế cho các hệ thống AI tốc độ cao, nơi băng thông giữa GPU, NIC và switch ngày càng trở thành yếu tố quan trọng. ServeTheHome mới đây đã thử nghiệm module này trong phòng lab để kết nối hai hệ thống NVIDIA GB300 AI Station với switch NVIDIA Spectrum-X. Module nhanh chóng thiết lập liên kết 400GbE thông qua NIC ConnectX-8, cho thấy thiết kế này phù hợp với các hệ thống AI có yêu cầu kết nối rất cao.
Micron được cho là đã đưa các chip GDDR7 dung lượng 2 GB vào trạng thái End of Life (EOL), chỉ một thời gian ngắn sau khi bắt đầu cung cấp loại bộ nhớ này cho GPU NVIDIA GeForce RTX 50 series. Động thái này khiến số lượng nhà cung cấp GDDR7 2 GB cho các GPU hiện tại bị thu hẹp, trong bối cảnh thị trường bộ nhớ đang chịu áp lực lớn từ nhu cầu AI.
MSI IPC vừa giới thiệu MS-C9ZA, một Edge AI Box PC nhỏ gọn sử dụng nền tảng NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB, hướng tới các hệ thống robot, machine vision và xử lý AI tại biên. Thay vì phụ thuộc vào máy chủ hoặc cloud để phân tích dữ liệu, MS-C9ZA được thiết kế để thực hiện suy luận AI trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra. Với kích thước chỉ 126 × 96 × 74 mm, thiết kế không quạt và khả năng hoạt động trong môi trường từ -25 đến 60°C, MS-C9ZA nhắm tới những hệ thống công nghiệp có không gian hạn chế nhưng vẫn cần khả năng xử lý AI cục bộ.
Supermicro đã bắt đầu xuất xưởng các hệ thống NVIDIA Vera Rubin NVL72, đưa nền tảng AI thế hệ mới của NVIDIA từ giai đoạn trình diễn sang các hệ thống rack-scale sẵn sàng triển khai. Supermicro tích hợp NVL72 với nền tảng Data Center Building Block Solutions (DCBBS) cùng hệ thống tản nhiệt chất lỏng trực tiếp DLC-2, hướng tới việc rút ngắn thời gian đưa các cụm AI công suất lớn vào vận hành. Động thái này diễn ra ngay sau khi NVIDIA công bố những kết quả đầu tiên của Vera Rubin NVL72 trên MLPerf Inference v6.1. Trong các bài kiểm tra DeepSeek-R1 và Qwen3-VL, NVIDIA cho biết NVL72 đạt throughput cao hơn đáng kể so với thế hệ GB300 NVL72 trong những cấu hình được thử nghiệm.
NVIDIA vừa phát hành RTX Kit 2026.3 cùng RTX Mega Geometry 2.0 SDK, mang đến loạt công cụ mới cho các nhà phát triển game và ứng dụng đồ họa. Bản cập nhật tập trung vào neural rendering, ray tracing, path tracing, xử lý texture và đặc biệt là khả năng dựng các môi trường có mật độ hình học cực cao. Đây là một phần trong chiến lược của NVIDIA nhằm đưa AI và các kỹ thuật rendering mới xuống sâu hơn trong pipeline đồ họa, thay vì chỉ sử dụng AI ở những công đoạn như upscale hoặc tạo frame.
MSI đã đưa EdgeMesa N AI+ lên trang sản phẩm toàn cầu, đánh dấu sự xuất hiện của một trong những mini PC đầu tiên sử dụng nền tảng NVIDIA RTX Spark N1X. Hệ thống hướng tới AI cục bộ, phát triển mô hình, sáng tạo nội dung và các workload cần lượng bộ nhớ lớn, với cấu hình cao nhất gồm CPU NVIDIA Grace 20 nhân, GPU Blackwell 6.144 CUDA cores và tối đa 128 GB LPDDR5X unified memory.
Intel được cho là đang đàm phán với nhà sản xuất màn hình Đài Loan AU Optronics (AUO) về các công nghệ đóng gói bán dẫn thế hệ mới, trong đó đáng chú ý là việc sử dụng Micro LED, đế kính và quang học đồng đóng gói (CPO) cho các hệ thống tính toán mật độ cao. Nếu thành hiện thực, hướng đi này có thể mở rộng đáng kể vai trò của Micro LED, từ công nghệ hiển thị sang một thành phần trong hạ tầng kết nối chip AI.
